ケビン・キーナハン、Net Healthのチーフプロダクトオフィサー – インタビューシリーズ

ケビン・キーナハンは、Net Healthのチーフプロダクトオフィサーであり、Tissue Analytics, Inc.の共同創設者です。Tissue Analytics, Inc.は、2020年にNet Healthによって買収されました。

Net Healthの使命は、人間の健康のためにデータを活用することです。彼らは、リハビリテラピー、創傷ケア、ホームヘルス、ホスピス、従業員ヘルスなどの医療専門分野向けのEHRソフトウェアと、予測可能な、実行可能な分析を提供しています。彼らのソリューションは、23,000以上の施設で信頼されており、国の主要な病院、熟練看護施設、シニアリビング施設、ホームヘルスおよびホスピス機関、外来クリニックなど、ケアの連続体全体で使用されています。

創傷ケアに携わるようになった経緯と、ジョンズ・ホプキンス大学での大学院での研究についてお話しください。

2013年に、ジョンズ・ホプキンス大学のバイオエンジニアリング・イノベーション・デザインセンター（CBID）での修士課程を開始しました。このプログラムは、若いエンジニアにジョンズ・ホプキンス病院のさまざまな臨床環境を回る機会を提供する、信じられないほどのプログラムです。私は、慢性創傷と急性創傷のケアを含むさまざまな臨床環境を見学する機会に恵まれました。創傷ケアの分野に魅了され、ホプキンスでの創傷ケアセンターでより多くの時間を費やしました。

その経験を通じて、創傷ケア業界における革新の欠如を実感しました。創傷ケアの治療方法は、古い方法や技術に頼りすぎていました。私は、創傷ケア管理のためのソリューションを作成するために、エンジニアとしてのトレーニングを活用する機会を見出し、2014年にTissue Analyticsを設立しました。

Tissue Analytics, Inc.は、2020年にNet Healthによって買収されました。買収の背景と、買収を選択した理由についてお話しください。

Net Health® Tissue Analyticsは、機械学習を使用して創傷画像を分析し、自動的に治癒を測定します。買収は、当社にとって非常に戦略的なものでした。買収により、当社のリーチを拡大し、機械学習方法に適用するためのより大きなデータセットへのアクセスを提供することができました。Net Healthとの統合により、当社は市場での既存の地位を活用し、ヘルスケア提供者のネットワークにアクセスすることができ、さらに、入院創傷ケア事業を強化することができました。

Net Healthは、創傷追跡に機械学習をどのように使用していますか。

Net Healthのアルゴリズムは、数秒で数百万の画像を分析し、創傷のサイズと色度成分を自動的に測定します。これは、手動による、ルーラーに基づく測定よりも90％以上正確で、40％のエラー率を有します。この機能により、より客観的な治癒の物語が生まれ、より良い患者ケアと結果がもたらされます。このテクノロジーは、モバイル創傷画像と分析ソリューションの基盤となっており、人工知能とスマートフォンを組み合わせて、慢性創傷をより正確に測定、特性付け、分析することができます。創傷画像化プロセスで収集されたデータを使用して、特に病院が院内創傷による罰金を課せられる場合に重要な機能である、圧力創傷が悪化するリスクを予測することもできます。

創傷サイズの正確な追跡は、ヘルスケアにおいてなぜ重要ですか。

いくつかの理由があります。正確な追跡により、臨床医は創傷の治癒進捗を時間の経過とともに監視し、効果的な治療決定を下し、治癒時間を推定することができます。創傷を定期的に測定することで、提供者は創傷が予想どおりに治癒しているか、または停滞している兆候があるかどうかを判断できます。これにより、提供者は適切な治療計画について十分な情報に基づいた決定を下し、必要に応じてケアプランを調整することができます。ケアチーム全体に共有される客観的な治癒の基盤を提供することで、患者を含むすべての関係者が進捗状況について共通の理解を持ち、ケアの設定を超えて情報が共有されることができます。

創傷ケアのために提供できるその他の分析は何ですか。

私たちの創傷ケアEHR製品であるNet Health® Wound Careでは、切断リスクと全体的な創傷治癒時間に関する強力な予測を提供できます。さらに、患者が訪問を欠席するリスクがあることを示す欠席予測インジケーターも提供しています。これにより、創傷ケア提供者は介入することができ、患者と直接通信したり、収入やケアの提供に費やした時間を失わないように二重に予約することができます。

Net Healthは創傷分析を超えて、どのようなサービスを提供していますか。

私たちは、リハビリテラピーのためのEHRも提供しています。これには、物理療法士、職業療法士、言語聴覚士が含まれます。私たちのリハビリテラピーEHRは、プライベートクリニック、病院の療法部門、病院の外来クリニック、介護施設、老人ホームにサービスを提供します。私たちの外来およびプライベートクリニックのEHRには、デジタルインタラクティブツールと自動化されたデジタル受付プロセスを使用して、クリニックがサービスを宣伝し、患者と関わるのに役立つ患者エンゲージメントスイートが付属しています。

あなたの意見では、ヘルスケアにおけるAIの採用はなぜ重要ですか。

AIには、ヘルスケア業務の正確性と効率性を向上させる可能性があります。診断、治療、行政タスクの自動化から、アルゴリズムは人間が検出するのが難しい、または不可能なパターンを含む大量のデータを分析することができます。より正確な診断、より個別化された治療計画、より良いリソース配分を可能にし、ヘルスケアコストを削減することもできます。さらに、早期診断と治療を可能にし、合併症のリスクを減らし、より個別化されたケアを提供することで、患者結果を改善することもできます。たとえば、AIを使用した創傷ケア管理プラットフォームは、ヘルスケア提供者が創傷の治癒進捗をより正確に追跡し、潜在的な合併症を特定し、治療計画を調整するのに役立ちます。ヘルスケア提供者は、AIを使用して患者結果を改善し、コストを削減し、ヘルスケア分野における技術革新の最前線に立つことができます。

ヘルスケアにおける生成型AIの将来性についてはどう考えていますか。

絶対にあります。AIは、診断の正確性と速度を向上させることで、患者の結果を改善するのに役立ちます。生成型AIは、患者の医療歴、遺伝子データ、その他の要因を分析して、文書化プロセスを自動化し、同時に最も効果的な治療を予測することができます。

Tissue Analyticsは、慢性創傷のための高度なイメージングおよび診断プラットフォームへのスマートフォンの変革を目指していました。ビジョンが時間の経過とともにどのように進化したかについてお話しください。

Net Healthによる買収後、Tissue Analyticsは創傷ケア管理プラットフォームの開発を続けながら、Net Healthのヘルスケアソリューションのスイートに技術を統合しました。これにより、Tissue Analyticsは機能を拡大し、病院環境での圧力創傷の悪化を予測し、患者の四肢を巻きつける創傷の自動撮影（circumferential imaging）などの機能を追加することができました。将来的には、製品は、特に病院環境での慢性創傷の特定、予防、管理に重点を置いた高度な分析ソリューションを通じて、創傷ケアを革新し続ける予定です。

Net Healthについてさらにお話しください。

Net Healthには、ヘルスケア提供者の特別なニーズに焦点を当てた強いコミットメントがあります。この焦点により、Net Healthは、ワンサイズフィットオールアプローチではなく、提供者に特化したソリューションを提供することができます。創傷ケアを含む専門的な臨床ワークフローの理解は、Net Healthに、最も影響力のある、高品質のデータを収集し、最終的に業界全体を前進させることができる、最先端のAIツールを開発するための独自の立場を提供します。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はNet Healthを訪問してください。